Linkable administrative files: Family information and existing data
Notice bibliographique
Résumé
Linkable administrative data have facilitated research incorporating files from various government departments. Examples from Canada, Australia, and the United Kingdom highlight the possibilities for improving such work. After expanding on comparisons of linkable administrative data with several famous studies, we forward suggestions on improving research design and expanding use of family data. Certain characteristics of administrative data: large numbers of cases, many variables for each individual, and information on parents and their children, provide building blocks for implementing these proposals. Traditional longitudinal epidemiological approaches can be modified to facilitate a quasi-experimental perspective. Incorporating multiple research designs within the same project handles threats to validity more easily. Family data provide a number of opportunities for both same-generation and intergenerational research. Risk factors associated with a number of conditions can be studied. Bad events can affect all family members, and cross-sectoral information can extend analyses beyond health to include educational outcomes. Parent/child linkages suggest several lines of research exploring within-family relationships. Complicated data call for family identification systems to estimate project practicality. Manitoba administrative data are presented to illustrate one such system. Problems in maintaining core data element – such as marital status – have been highlighted. The productivity and potential of cross-sectional, longitudinal, and life course research using existing information have emphasised the value of investments in such work.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,026 | 0,150 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,029 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,194 | 0,048 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».